piete virtuale
TRANSCRIPT
-
8/2/2019 Piete virtuale
1/78
ACADEMIA DE STUDII ECONOMICE BUCURETIFACULTATEA CIBERNETIC STATISTICI INFORMATIC ECONOMIC
MODELAREA PIEELOR VIRTUALE CUAPLICAII N DEFINIREA STRATEGIILOR
DE MARKETING
Coordonator tiinific:Prof. univ. dr.EMIL SCARLAT
Absolvent:CORINA-MDLINA HAITA
BUCURETI2003
-
8/2/2019 Piete virtuale
2/78
2
Cuprins
INTRODUCERE...3
CAPITOLUL I: PIE
E VIRTUALE..5
1.1 Ce sunt pieele virtuale?...51.2 Agenii pieelor virtuale61.3 Instrumente folosite n modelarea pieelor
virtuale 10
1.3.1 Algoritmi genetici...101.3.2 Reele neuronale.Reele feedforward..13
1.4 Utilitatea pieelor virtuale..171.5 Programe i strategii de pre..21
CAPITOLUL II: Model de pia artificial pentru piaa bunurilor
i serviciilor..27
2.1 Agenii i strategiile.272.1.1 Modelarea agenilor artificiali.272.1.2 Model al unei strategii de negociere ntr-o pia virtual...30
2.2 Modelul pieei .33CAPITOLUL III: Aplicaie: Construirea pieei virtuale a berii39
3.1 Descrierea modelului..393.2 Experimentul46
Anexa 1..56
Anexa 2..58
Bibliografie....77
-
8/2/2019 Piete virtuale
3/78
3
INTRODUCERE
Dei nc nu exist o definiie unanim acceptat a pieei, este totui acceptat faptul
c piaa este motorul care pune n micare orice economie denumit , de altfel, economie
de piai aceasta deoarece pe pia se ntlnesc cei ce au nevoie de bunuri i servicii de
toate felurile cu cei ce le produc crendu-se n acest fel valoare.
Piaa, n sens general, este estura care se formeaz din relaiile cumprtorilor
cu vnztorii i produsele care se schimb. Fiecare pia are particularitile ei n funcie
de tipul acestor relaii, de produsul schimbat, de numrul agenilor cumprtori i
vnztori i de modul n care se formeaz preul.
Pieele pot fi clasificate n funcie de multe criterii. Un criteriu l reprezint
produsele care se schimb. Astfel, fiecare produs sau serviciu constiutie o pia
particular. Exist n acest fel piaa cerealelor, piaa mobilei, piaa autoturismelor etc.
Alte criterii de clasificare pot fi: calitatea vnztorului sau cumprtorului (ex. piaa
creditelor pentru firmele particulare, piaa inginerilor); localizare geografic (spaiul n
care se ntlnesc cumprtorii i vnztorii).
O pia este caracterizat, indiferent de modul n care o definim de trei elemente:
structura pieei, extinderea pieei i performanele pieei.
Structura pieei este un element care se refer la natura i gradul de competiie de
pe o pia particular , competiie determinat de numrul agenilor i de mulimea
interdependenelor dintre ei. Determinant pentru tipologia structurii de pia este numrul
agenilor activi pe pia. Astfel exist urmtoarele structuri de pia:
Numar vnztori
Numr cumprtori
Mare Mic Unic
Mare Concuren
Perfect
Oligopol Monopol
Mic Oligopson Oligopol
bilateral
Concuren
monopolist
Unic Monopson Monopson
concurenial
Monopol
bilateral
Extinderea pieei este un element care se refer la limitrile, mai ales de natur
georgrafic, ale pieei care cuprind grupuri specifice de vnztori, cumprtori i mrfuri.
Performanele pieei (preuri, cantiti, canlitatea produselor) sunt cele care determin
-
8/2/2019 Piete virtuale
4/78
4
extinderea pieei deoarece cu cu ct acestea sunt mai favorabile, cu att piaa se extinde
mai multi mai repede. n general, o firm care-i vinde produsele la un pre mai mic
dect cel al concurenei i va extinde mai repede piaa.
Performanele pieei se refer la rezultatele obinute n urma fucionrii pieei
respective: preuri, cantiti comercializate, calitatea produselor, profitabilitatea
productorilor, gradul de satisfacie al consumatorilor etc. Dintre aceste caracteristici cea
mai important este preul pieei. Oricare ar fi piaa pe care o avem n vedere, ea se
regleaz prin intermediul preului, fie c acesta se numete pre, n cazul pieei bunurilor
i serviciilor, salariu, n cazul pieei muncii, rent sau chirie n cazul pieei inputurilor,
rata dobnzii atunci cnd ne referim la piaa financiar sau rat de schimb dac ne
referim la piaa valutar. Preul, indiferent de forma pe care o ia, ndeplinete, pe lng
funcia de instrument de reglare, i alte trei funcii importante:
-preurile sunt purttoare de informaie , adic ele conin informaia necesar pentru
fundamentarea deciziilor productorilor cu privire la cantitatea produs i a
consumatorilor cu privire la cantitatea consumat. Aceste decizii sunt luate n funcie de
evoluia trecut a preului.
-preurile protejeaz resursele rare. Exist produse care se realizeaz cu un consum
de resurse rare lucru care determin producerea lor n cantiti mici. Dac preul lor ar fi
mic cererea din aceste produse ar fi mare. Raritatea resurselor necesare producerii ar
face ins imposibil satisfacerea integral a cererii. n acest caz preul joac un rol de
instrument de raionalizare. Oricine este dispus s plteasc preul de echilibru l obine.
-preurile determin repartizarea veniturilor. Veniturile indivizilor depind de preul
factorilor de producie, iar veniturile la rndul lor determin cererea de produse pe pia.
Deci preurile determin cererea i oferta de factori, deci i nivelul produciei.
-
8/2/2019 Piete virtuale
5/78
Capitolul I , Piee virtuale
5
CAPITOLUL I
PIEE VIRTUALE
1.1 CE SUNT PIEELE VIRTUALE?Pieele virtuale sunt, n esen, piee artificiale construite cu ajutorul modelelor
bazate pe ageni. Mare parte din munca modelrii bazate pe ageni are n vedere modul n
care ageni simpli sau mecanisme de pia pot rezolva sarcini complexe cu ageni care se
comport independent fr un mecanism de control central. n sistemele economice aceste
principii ale autoorganizrii au fost descoperite de ceva timp.
Un agent este un program software autonom care realizeaz nite activiti pentru
un utilizator sau pentru un alt proces.[5] Agenii inteligeni pot varia de la simple reguli
predefinite pn la maini de deducie de inteligen artificial cu autonvare. Agenii pot
coopera ntre ei, pot executa operaii sincrone sau asincrone i pot migra ctre noduri de la
distan cu scopul de a-i ndeplini sarcina (Agenii Mobili). Utilizarea agenilor n
economie i n alte tiine sociale difer de cea din aplicaiile mai practice din informatic
i inginerie. n sistemele sociale accentul se pune pe construirea a ceva ce reflect
realitatea ca opus gsirii soluiei optimale.
Un agent are nevoie de un mediu de execuie al agentului(AEE-Agent Execution
Environment) pentru a putea exista. Unele dintre cele mai cunoscute AEE-uri sunt
Odyssey de la General Magic, Concordia de la Mitsubishi, Agglets de la IBM. Majoritatea
acestor medii sunt implementate n Java i aceasta deoarece Java este un limbaj
independent de platform, astfel nct uureaz probleme precum execuia de la distani
migraia. De asemenea furnizeaz o interfa de aplicaie (API) foarte bogat cu faciliti
de dezvoltare a aplicaiilor bazate pe ageni.
ntr-o pia construit pe computer, agenii pieei interacioneaz cu ali ageni n primul rnd prin schimbul de bunuri i servicii. Datorit unui cadru economic bine
dezvoltat, putem obine o surs bogat de instrumente analitice i tehnici teoretice pentru
proiectarea agenilor individuali i previzionarea comportamentului agregat. Pentru cele
mai limitate domenii de probleme statice, proiectarea unei piee construit pe calculator
este relativ simpl. Probleme apar n ncercarea de a proiecta economii construite pe
-
8/2/2019 Piete virtuale
6/78
Capitolul I , Piee virtuale
6
computer pentru domenii largi i medii dinamice. Aceste probleme includ modul n care
sunt specificate schimburile de bunuri i servicii, cum ar trebui aceste piee bazate pe
ageni s-i stabileasc politicile de schimb, i cum mecanismele de pia construite cu
ajutorul computerului adecvate mediilor idealizate pot fi adaptate s lucreze ntr-o clas
mai larg de medii neidealizate.
n mod clar exist diferene ntre o pia artificial i una real. Se pune ns
problema care sunt aceste diferene? n primul rnd, o pia artificial este un sistem nchis,
bunurile nu sunt convertibile n ceva din lumea real. Pieele reale sunt sisteme deschise-
bunurile pot fi schimbate cu lucruri din lumea real (bani sau resurse). Economiile
artificiale constau de obicei din ageni care se afl sub controlul proiectantului de sistem.
Se poate astfel presupune c toi agenii acioneaz dup regulile stabilite de acesta. n plus
cel care proiecteaz piaa artificial are controlul asupra tuturor parametrilor pieei: caresunt bunurile de pe pia, cum sunt ele schimbate, supravegherea tranzaciilor.
1.2 AGENII PIEELOR VIRTUALEIdeea unui program orientat pe pia este de a rezolva problema alocrii resurselor
distribuite formulnd o economie construit pe computeri gsindu-i echilibrul competitiv.
Pentru a formula o problem cum este economia construit pe calculator, trebuie s
modelm activitile de interes n termeni de productie i consum de bunuri i s definim
un set de ageni ce aleg strategii de producie i consum bazate pe propriile capaciti i
preferine i pe preurile pieei [12].
AGENI RAIONALI
Pentru a aciona n conformitate cu teoria comportamentului competitiv, agenii
trebuie s adere la anumite condiii de raionalitate.Agenii consumatori sunt nzestrai cu
o cantitate de bunuri iniial i sunt angajai n schimburi astfel nct s-i maximizeze
utilitatea.Agenilor productori le este asociat o tehnologie, care specific abilitatea de a
transforma nite bunuri n alte bunuri. Singurul obiectiv al productorilor este s aleag o
activitate din tehnologia lor astfel nct s maximizeze profitul. Din perspectiva agenilor,
starea lumii este complet descris de micarea preurilor; de aceea, preul determin
comportamentele maximizante. Aceast aranjare este extrem de modular, deorece agenii
nu au nevoie n mod expres s ia n considerare preferinele i capacitile celorlali, iar
comunicarea const exclusiv n oferta de a schimba bunuri la diferite preuri.
-
8/2/2019 Piete virtuale
7/78
Capitolul I , Piee virtuale
7
Calitatea soluiilor de pia depinde de muli factori, inclusiv de comportamentul
agenilor. n particular, unele dintre cele mai desirabile proprieti ale mecanismelor de
coordonare a pieei depind de presupunerea comportamentului competitiv al agenilor (n
special productori). Dar de vreme ce diferii ageni ar putea fi construii de companii sau
indivizi diferii, n general este nerealist s presupunem c toi se comport n conformitate
cu o astfel de strategie. Ceea ce se poate face este construirea unei structuri de pia care
favorizeaz comportamentul competitiv, furniznd stimuleni agenilor pentru a se
comporta competitiv.
Este inerent din perspectiva economic s considerm c entitile participante sunt
concepute ca ageni raionali. ntr-adevr, raionalitatea este una din caracteristicile
principale care distinge economia de alte discipline sociale. n acest sens, economia i
inteligena artificial sunt aliai naturali, deoarece inteligena artificial este ramurainformaticii care ia noiunea de raionalitate n mod serios. De aceea, proiectarea agenilor
raionali este problema general de inteligent artificial.
ACTIVITILE AGENILOR
n fond, un agent de pia nu este diferit de oricare alt agent. El are stri mentale
(convingeri, preferine, intenii), i capaciti ( tehnologii i resurse), i poate comunica cu
oricare alt agent. Caracteristica sa distinctiv este interfaa sa cu restul lumii. n special,
interaciunea sa cu ali ageni se face prin schimbul de bunuri i servicii, iar comunicarea sa
este dedicat n primul rnd pentru aranjarea acestor schimburi.Prima activitate a agentului de pia este de a identifica bunurile i serviciile
pentru a ti n ce termeni interacioneaz cu ali ageni. De aceea trebuie s existe o
nelegere comun a vocabularului pentru descrierea resurselor ce vor fi schimbate i a
activitilor pe care fiecare agent le va executa pentru alii. Odat ce un agent cunoate
bunurile el va ti care sunt posibilitile lui de interaciune cu ceilali ageni.
Pentru orice economie construit pe calculator, primul pas este de a identifica
bunurile i serviciile existente. Selectarea ordinii bunurilor i serviciilor disponibile
restrnge drastic spaiul proiectat. Cu ct sunt mai standardizate bunurile, cu att sunt maisimple alegerile pentru fiecare agent, dar cu att mai puin diversificat este piaa. Astfel,
depinznd de cerinele de proiectare, bunurile pot s fie ori descompuse n funcie de
anumite proprieti precum localizarea, calitatea, ori pot fi combinate pentru a ascunde
caracteristici relativ neimportante.
-
8/2/2019 Piete virtuale
8/78
Capitolul I , Piee virtuale
8
Cea dea doua activitate pentru un agent este rezolvarea problemei de optimizare.
Aceasta deoarece, odat ce el cunoaste bunurile i condiiile posibile prin care acestea pot
fi schimbate, el are nevoie s-i determine propria politic de schimb. Pentru a face
aceasta, el optimizeaz anumite criterii -utilitatea i profitul- supuse unor restricii de
fezabilitate a resurselor disponibile i a capacitilor pentru generarea lor.
Economia se bazeaz pe principiul echilibrului care presupune c agenii
individuali sunt capabili s rezolve probleme de optimizare bine definite care pot fi
reprezentate prin probleme de optimizare global n anumite cazuri specifice. Dat fiind un
mediu economic definind bunurile disponibile i condiiile de pre disponibile, agenii de
pia se confrunt cu o problem de optimizare. Pentru consumatori, problema este
maximizarea utilitii (sau a utilitii ateptate), supus restriciei de buget pe care el i-l
permite pentru consum. Mai exact, restricia de buget dicteaz faptul c valoarea pachetului su de consum la preurile pieei nu depete valoarea nzestrrii sale, sau
alocarea iniial a resurselor, la aceste preuri.
Problema de optimizare cu care se confrunt productorii este maximizarea
profiturilor, supus restriciei de fezabilitate tehnologic. Profiturile sunt veniturile
(valoarea outputului la preurile pieei) minus costurile (valoarea inputurilor la aceste
preuri). Fezabilitatea tehnologic dicteaz faptul c producerea outputurilor din inputuri
este fezabil, potrivit tehnologiei de producie, sau specificaiei capacitilor sale.
Aceste dou probleme sunt ambele probleme cu restricii, unde restriciile suntabsolute, date de capacitile agenilor sau de regulile de solvabilitate ale pieei. Tipul de
problem este definitoriu pentru tipul de agent: consumatorii au preferine i avuie dar nu
au tehnologie, productorii au tehnologie dar nu au preferine. Acest lucru ne d
posibilitatea s specializm agenii i agenilor le d posibilitatea s se concentreze pe un
singur criteriu (utilitate sau profit).
Agentul este competitiv cnd preurile sunt considerate date n problema de
optimizare. Aceasta este definiia competiiei n teoria economic. Comportamentul
competitiv simplific problema agentului permindu-i s neglijeze efectul propriei aciuniasupra preurilor i elibereaz agentul de grija raionalitii preferinelor i capacitilor
altor ageni. Cu sau fr competiia perfect, concentrarea agentului asupra propriei funcii
de optimizare (consum sau profit) este o form puternic de modularizare care uureaz
foarte mult proiectarea distribuit a sistemelor multiagent.
-
8/2/2019 Piete virtuale
9/78
Capitolul I , Piee virtuale
9
n final, modul exact n care agentul rezolv aceast problem de optimizare este
dincolo de nivelul de abstractizare al agentului. Astfel, agentul poate rezolva ecua ii
algebrice, poate demonstra teoreme sau orice altceva n slujba obiectivelor sale. Lucrul cel
mai important pentru nelegerea acestui modul este ca soluia problemei de optimizare,
abstract definit, s fie o bun aproximare a comportamentului real al agentului. Aceasta
este proprietatea de raionalitate discutat mai sus.
n ultim instan, agentul de pia trebuie s tind ctre implementarea politicii
sale optimale folosind termeni ai negocierii. ntr-o pia competitiv, aceasta aduce dup
sine direcionarea activitii sale de ofert, determinnd cum s ordoneze cel mai bine
cererile sale i angajamentele cu ali ageni pentru a-i urmri ct mai bine interesele.
Dat fiind soluia la problema sa de optimizare, agenii competitivi transmit aceast
soluie entitilor care administreaz piaa pentru toate bunurile care prezint interes pentruei. Chiari acest lucru simplu este complicat pentru c agenii transmit ofertele lor pentru
mai multe bunuri simultan i asincron. Pentru c bunurile sunt strns interconectate prin
relaiile de preferini tehnologie cumulate, preul unui bun afecteaz cererea pentru un
alt bun. Astfel, procesul de ofert trebuie s fie iterativ, modificarea preurilor necesitnd
recalcularea ofertelor,cauznd mai departe modificri ale preurilor, i aa mai departe.
Avnd o cerere continu, pentru calculul politicilor optimale i ofertelor, agentul se
confrunt cu problema urmtoare: pentru ce bun s calculeze oferta i cnd. Alegerea ar
putea depinde de ct de nvechite sunt ofertele sale, ce importan relativ au diferitelebunuri i ali factori. n ultim instan, aceasta este un fel de problem de planificare
deliberat, a crei soluie poate depinde de caracteristicile unui mediu specific al pieei.
Probleme speciale apar pe pieele foarte dinamice, unde bunurile pot fi schimbate
nainte de atingerea echilibrului global. n asemenea cazuri, agentul ar trebui s aib n
vedere ct de aproape este piaa de clearing atunci cnd cntrete prioritile activitilor
de ofert alternative.
-
8/2/2019 Piete virtuale
10/78
Capitolul I , Piee virtuale
10
1.3 INSTRUMENTE FOLOSITE N MODELAREA PIEELORVIRTUALE
n modelarea unei piee artificiale sunt folosite dou instrumente: algoritmi geneticii reelele neuronale. Algoritmii genetici sunt utilizai pentru descrierea interaciunii dintre
ageni n procesul de nvare i adaptare.
1.3.1 Algoritmi genetici
Pentru c piaa poate fi considerat un organism viu n sensul c agenii pieei
evolueaz n funcie de avuia lor, pentru implementarea unui mecanism de pia este
folosit un algoritm genetic care are la baz etapele prin care trec organismele vii n lupta
lor pentru supravieuire.
Algoritmii genetici, introdui de J. Holland (1975), fac parte dintr-o serie de
metode de cutare moderne, care abordeaz cu succes probleme de optimizare complexe.
Ei sunt bazai pe paradigma biologic a evoluiei vieii, mai exact pe mecanica seleciei
naturale i a geneticii, rezultnd algoritmi n care este implicat i flerul inovator al cutrii
umane (Goldberg, 1989). [4]
Gndirea evolutiv se extinde astzi n afara tiinelor vieii. Astfel, evoluia este
privit ca un proces de optimizare bazat pe populaie, acesta putnd fi simulat pe
calculator.
Teoriile matematice subsumate acestei direcii pot fi grupate sub eticheta de calcul
evolutiv. Exist, n calculul evolutiv, trei direcii de cercetare nrudite:
(i) Algoritmi genetici(ii) Strategii de Evoluie(iii) Programarea evolutiv
Algoritmii genetici pun accentul pe operatorii de tip cromozomial, strategiile de
evoluie studiaz schimbrile comportamentale la nivel individual, iar programarea
evolutiv se ocup, mai ales, de modificrile comportamentale la nivel de specii.
Principalele caracteristici i diferene dintre algoritmii genetici i algoritmii de
cutare tradiionali sunt urmtoarele:
- algoritmii genetici nu acioneaz direct asupra spaiului de cutare, ciasupra unei codificri a funciei criteriu (obiectiv);
-
8/2/2019 Piete virtuale
11/78
Capitolul I , Piee virtuale
11
- ei ncep cutarea plecnd de la o populaie de puncte;- algoritmii genetici utilizeaz informaia dat de o funcie obiectiv n
locul unor cunotine derivate sau auxiliare;
- algoritmii genetici folosesc reguli de tranziie probabiliste n locul celordeterministe.
Parametrii problemei sunt codificai prin algoritmul genetic ntr-un ir de
caracteristici (de obicei binare), analoge cu cromozomii biologici n care fiecare bit
reprezint o gen. n cazul uzual al mai multor parametri, irul conine mai multe subiruri
numite gene, cte unul pentru fiecare parametru. Fiecare cromozom reprezint o posibil
soluie a problemei.
Un algoritm genetic efectueaz operaii specifice n cadrul unui proces de
reproducere generat de ctre operatorii genetici. Noile soluii sunt create prin selecia irecombinarea cromozomilor existeni, n vederea optimizrii unei funcii de evaluare (sau
funcie de performan) E, aleas pentru fiecare problem n parte.
Plecnd de la o populaie de cromozomi generat aleator, fiecare nou populaie
(generat prin reproducere) nlocuiete generaia anterioar. Funcia de evaluare global se
ndreapt spre optim i ofer soluii din ce n ce mai bune problemei originale. Procesul
este analog teoriei neo-darwiniste a evoluiei n biologie, care afirm c organismele
(sistemele) adaptate continuu la schimbrile de mediu au ansele cele mai mari de
supravieuire.Operatorii genetici
Cei mai folosii operatori genetici sunt: selecia, ncruciarea, inversiunea i
mutaia.
1.Selecia
Aceast faz selectez agenii ce vor intra n faza de ncruciare (crossover). Cei
care nu vor fi selectai vor muri i, de aceea, genele lor nu vor trece la agenii din generaia
urmtoare. Procesul de selecie se bazeaz pe probabilitate.
Acest operator alege iruri din populaie pentru a le reproduce. Exist trei tehnici deselecie:
(i) prima modeleaz mecanismul seleciei naturale, n care cromozomiicu o evaluare mai mare au o ans mai mare de a fi alei. Aceasta
este selecia pe principiul ruletei. De exemplu cromozomul xi are
probabilitatea f(xi)/f(xi) de a fi ales.
-
8/2/2019 Piete virtuale
12/78
Capitolul I , Piee virtuale
12
(ii) A doua tehnic esteselecia pe baza rangului, n care probabilitateade a fi ales este o funcie liniar de locul ocupat de individ
(cromozom) n cadrul populaiei. Avantajul const n aceea c nu
este necesar scalarea permanent a evalurii, lucru obligatoriu n
prima metod (pentru prevenirea apariiei indivizilor dominai, care
conduc la convergen spre o soluie neoptimal)
(iii) O metod euristic este selecia elitist, care reine ntotdeauna celmai bun cromozom al populaiei. Procedura garanteaz convergena
asimptotic spre un minim global, ns rata de convergen depinde
de problem.
2.ncruciarea
Acest operator creeaz noi membri (urmai, succesori) ai populaiei princombinarea unor pri alternative provenind din douiruri printe C1 i C2.
Exemplu:
C1: 00.1111 u1: 00.0011
C2: 11.0011 u2: 11.1111
ncruciare cu un punct de ncruciare
C2: 11.00010.101 u1: 11.00100.010
C2: 00.00100.010 u2: 00.00010.101
ncruciarea cu dou puncte de ncruciare
Punctele de ncruciare sunt alese aleator. Fiecrui cromozom i corespunde o
anumit probabilitate de ncruciare, de obicei din domeniul [0.6; 0.95].
3.Inversiunea
Acest operator alege dou puncte din cromozom i inverseaz ordinea genelor
situate ntre aceste puncte. Punctele de inversiune se aleg aleator. Noul ir se obineconcatennd genele reordonate.
Exemplu:
1.234.56 1.432.56
sau
1.10111.1 1.11101.1
-
8/2/2019 Piete virtuale
13/78
Capitolul I , Piee virtuale
13
4.Mutaia
Acesta este cel mai simplu operator genetic. El basculeaz aleator bii ai
cromozomului. Scopul su este introducerea a noi soluii (iruri) n cadrul populaiei i
protejarea algoritmului mpotriva pierderii irevocabile i accidentale a informaiei datorit
unor ncruciri nepotrivite. Rata mutaiei este foarte mic, ntre 0.001 i 0.01.
Algoritmii genetici sunt folosii pentru o mare varitate de aplicaii inclusiv pentru
programarea activitilor, alocarea resurselor, antrenarea reelelor artificiale i reguli de
selecie n sistemele fuzzy. n aplicaiile privind pieele artificiale algoritmii genetici sunt
utilizai pentru descrierea evoluiei regulilor sau strategiilor folosite de ageni n activitatea
pe care o desfoar pe pia. Acest mecanism se mai numete i proces de nvare
adaptativ a agenilor. Unul din aspectele cruciale n acest proces este stabilirea funciei de
fitness care este folosit pentru a selecta cei mai buni prini din generaia curent. Nu esteclar ce anume face o regul a fi potrivit pentru o pia multiagent. De exemplu, ar fi
tentant s facem s se dezvolte regulile bazate pe performana trecut, dar asta nu ar
ngloba faptul c agenii iau decizii n funcie de orizonturi de timp diferite din trecut.
1.3.2 Reele neuronale. Reele feedforward
Ca i algoritmii genetici, reelele neuronale sunt de inspiraie biologic. Numite i
arhitecturi conexioniste, procesri paralele distribuite, o reea neuronal artificial (RNA)
este o paradigm a procesrii informaiei inspirat de modul n care structura paralel acreerului mamiferelor, dens conectat, proceseaz informaia. Reelele neuronale sunt
colecii de modele matematice ce emuleaz unele din proprietile observate la sistemul
nervos biologic i sunt proiectate prin analogie cu nvaarea adaptativ biologic. O reea
neuronal artificial este compus dintr-un numr mare de elemente de procesare
interconectate ce sunt analoage neuronilori sunt legate prin conexiuni ponderate care sunt
analoage sinapselori prin care informaia circul ntr-un anumit sens.
nvarea n sistemele biologice presupune ajustarea conexiunilor sinaptice ce
exist ntre neuroni. Acest lucru rmne valabil i n cazul retelor neuronale artificiale.
nvarea se produce de obicei prin exemple i antrenare sau expunerea la un set de date de
intrare cu ieiri cunoscute unde algoritmul de nvare ajusteaz iterativ ponderile
conexiunilor. Aceste ponderi ale conexiunilor memoreaz cunotinele necesare rezolvrii
problemelor specifice.
-
8/2/2019 Piete virtuale
14/78
Capitolul I , Piee virtuale
14
Dei RNA exist nc din anii 1950, abia pe la mijlocul anilor 1980 algoritmii au
devenit suficient de sofisticai pentru a rezolva aplicaii generale. Astzii RNA sunt
aplicate unui numr din ce n ce mai mare de probleme de complexitate considerabil din
lumea real. Ele sunt folosite ca motoare de recunoatere de forme i clasificatori robuti,
cu abilitatea de a generaliza n luarea deciziilor cu privire la date de intrare imprecise. Ele
ofer soluii ideale pentru o varietate de probleme de clasificare, recunoaterea caracterelor
i a semnalelor, precum i n previziunea i modelarea sistemelor acolo unde procesele
fizice nu sunt nelese sau sunt de o complexitate ridicat. RNA pot fi aplicate i
problemelor de control, unde variabilele de intrare sunt msurtori folosite pentru a
conduce la un output folosit ca impuls pentru un alt proces, iar re eaua nva funcia de
control. Avantajul RNA const n flexibilitatea lor la distorsiuni n datele de intrare i n
abilitatea lor de a nva. Ele sunt de asemenea bune la rezolvarea unor probleme care sunt prea complicate pentru tehnologiile convenionale (ex. probleme ce nu au o soluie
algoritmic sau pentru care soluia algoritmic este prea greu de gsit) i sunt adesea
potrivite pentru problemele pe care oamenii se pricep s le rezolve, dar pentru care nu
exist metode tradiionale pentru rezolvare.
Printre aplicaiile reelelor neuronale se numr aproximarea de funcii. O funcie
implementat cu ajutorul unei reele neuronale se numete functia reelei, iar funciile de
activare ale unitilor cu ajutorul crora se implementeaz funcia reelei se numescfuncii
primitive ale reelei.Exist o multitudine de tipuri de reele neuronale artificiale. Unele dintre cele mai
cunoscute sunt: perceptronul multinivel, care este antrenat n general cu algoritmul
backpropagation, Hopfield, Kohonen, pentru a enumera numai cteva. Unele sunt
clasificate drept feedforward, n timp ce altele sunt recurente (feedback) n funcie de
modul n care datele sunt procesate prin reea. Un alt mod de a clasifica reelele este dup
metoda de nvare (sau antrenare). Unele implic nvare supervizat, n timp ce altele
nva nesupervizat sau sunt autoorganizabile. nvarea supervizat este analoag unui
elev ghidat de profesor. Algoritmii nesupervizai n general clasterizeaz datele n grupurisimilare pe baza atributelor msurate sau a caracteristicilor ce servesc drept inputuri n
algoritmi. RNA pot fi implementate n software sau n hardware specializate.
Pentru prezenta lucrarea o importan deosebit o au reelele feedforward i de
aceea vor fi prezentate mai pe larg n cele ce urmeaz. Reelele feedforward sunt utilizate
-
8/2/2019 Piete virtuale
15/78
Capitolul I , Piee virtuale
15
jii
jiTxw
n
nRtxtxtx = )](),...([)(
1
1~
)( + nRtx
pentru previzionare pe baza datelor istorice dari n modelele bazate pe ageni cu nvare
adaptativ.
Reelele neuronale feedforward sunt compuse din straturi de neuroni n care
neuronii stratului de input sunt conectai cu stratul de neuroni de output. Procesul de
antrenare al reelei feedforward const n modificarea ponderilor pn cnd este obinut
relaia input-output dorit.
Aceste reele realizeaz o propagare nainte a intrrilor, ntr-un singur pas. Unitile
de prelucrare din cadrul unei reele feedforward uninivel sunt n general neuroni treapt, cu
domeniu real al valorilor de intrare i cu domeniu binar (0,1) sau bipolar (-1,1) al valorilor
de output.
Condiia de activare a unei uniti de output Uj (de fixare a unitii Uj pe valoarea
1) este:, unde i desemneaz o unitate de output, iar Tj este
nivelul biasului
O clas major de algoritmi de nvare-adaptare se bazeaz pe algoritmul back-
propagation al lui Widrow i Hoff care minimizeaz funcia de eroare a outputului relativ
la input prin ajustarea ponderilor. Parametrii de nvare sunt ajustai folosind metoda
gradientului descendent. Algoritmul back-propagation este eficient, dar mare consumator
de timp, iar parametrii de nvare ar putea s nu convearg ctre optimul global al funciei
eroare. O tendin a procedurii back-propagation este ca, n loc de folosirea metodeigradientului descendent, poate fi folosit o dinamic asimptotic stabil a erorii. Aceasta d
posibilitatea unui control i a unei viteze de convergen mai bune prin alegerea
corespunztoare a parametrilor dinamicii erorii. Un avantaj al folosiri dinamici erorii este
aceea c este garantat convergena ctre optimul global.
Algoritmi de instruire
Reea feedforward uninivel
Considerm urmtorul model de reea feedforward uninivel :
y(t)=wT(t)x(t) (1)undey(t),x(t) i w(t) sunt definite dup cum urmeaz. Vectorul
reprezint vectorul normalizat al intrrilor variabile n timp.
Se definete vectorul ca vector extins al inputurilor, care include un input
T
n twtww )),(),...,(( 1
~
=
-
8/2/2019 Piete virtuale
16/78
Capitolul I , Piee virtuale
16
constant de valoare X care influeneaz ponderea pragului wi,n+1 din model. Vectorul
w(t)=(w1(t),,wn(t))T reprezint mulimea ponderilor variabile n timp. Definim de
asemeni vectorul extins al ponderilor care include componenta ponderii pragului.
Pentru simplitate considerm un output scalary(t). Semnalul yd(t) reprezint outputurile
dorite variabile n timp ale modelului.
Eroarea de nvtare e(t) este definit ca e(t)=y(t)-yd(t). Condiia care garanteaz c
outputuly(t) coincide cu outputul dorit yd(t) pentru toate momentele de timp t>th unde th
este momentul n care s-a obinut outputul dorit este e=0.
Cel mai cunoscut algoritm de nvare a unei reele feedforward uninivel este
algoritmul perceptronului.
Algoritmul perceptronuluipresupune parcurgerea urmtoarelor etape :
1. Iniializarea intensitilor conexiunilor din reea (n general, ca numere aleatoare mici)2. Pentru fiecare exemplu de instruire sau epoc de instruire, pn la scderea sume
ptratelor erorilor sub o limit considerat ca acceptabil :
2.1. Calculul activrilor pentru toate unitile din reea.
2.2. Ajustarea intensitilor conexiunilor, conform relaiei:
wji(t+1)=wji (t)+wji, unde tsemnific pasul de timp
Mrimea modificrii intensitii conexiunii se poate calcula dup mai multe reguli i
anume:
- regula perceptronului: wji =ejxiunde ej, denumit termen eroare se calculeaz dup relaia:
ej=yj-ydj, ydj reprezentnd outputul dorit pentru unitatea Uj
- regula delta: wji=ejxi, unde reprezint o valoare pozitiv, subunitar numit rat de
instruire.
Reea feedforward multinivel
Reelele feedforward multinivel sunt instruite prin metode supervizate, care
presupun utilizarea unor instane de instruire de forma (Xp,tp), unde:
Xp=( Xp1 Xp2,, XpN) reprezint vectorul intrrilor pentru instana de instruire p;tp=(tp1,t
p2,,t
pM) este vectorul outputurilor dorite pentru instana p;
N este numrul unitilor de intrare din cadrul reelei;
M este numrul unitilor de ieire.
Considernd F(X) funcia de prelucrare asociat problemei, funcie de calcul a
rezultatelor pe baza datelor de intrare, X, atunci:
-
8/2/2019 Piete virtuale
17/78
Capitolul I , Piee virtuale
17
tp=F(Xp)
Outputul obinut prin prelucrarea datelor de intrare cu ajutorul reelei neuronale
este notat cu:
Op=(Op1, Op
2,,Op
M)
Op poate fi considerat drept rezultatul prelucrrilor datelor de intrare, Xp, cu
ajutorul funciei Fw(w;Xp), funcie implementat prin reea, ca o aproximaie a lui F(X).
Prin urmare, Op= Fw(w;Xp).
Eroarea nregistrat la prelucrara prin reea a vectorului de intrare Xp, eroare
msurat la nivelul unei uniti de output Uji notat cu ejp, se exprim ca diferen ntre
outputul dorit i cel efectiv obinut, respectiv: ejp=tj
p-Ojp
Eroarea Ep, nregistrat la prelucrarea prin reea a vectorului de intrare Xp i
stabilit la nivelul ntregii reele neuronale, se obine prin combinarea erorilor ejp
, pe bazaunei relaii de forma:
Pentru calculul erorii Ep pot fi utilizate diferite funcii eroare dintre care se pot
aminti: funcia logistic, funcia Huber nesaturat, funcia Huber saturat (funcia Talvar)
etc.
Instruirea reelelor neuronale feedforward multinivel urmrete minimizarea erorii
E, de funcionare a reelei, n raport de parametrii w. Minimizarea erorii se poate realizaprin:
- metode deterministe (de ordinul nti, cum ar fi metoda coborrii gradientului
funciei eroare sau metode de ordinul doi, precum: metoda gradientului conjugat, metoda
Newton, metoda cvasi-Newton, metoda pseudo-Newton);
- metode nedeterministe.
1.4 UTILITATEA PIEELOR VIRTUALEPiaa virtual (artificial), mijloc de cercetare n economie, este un laborator de
experimente n care se testeaz ipoteze i diferite comportamente ale agenilor participani.
Motivul pentru care aceste teste nu se fac direct pe piaa real este, printre multe altele,
faptul c, omul, prin natura sa este reticent la schimbri i are aversiune fa de risc, mai
ales n ceea ce privete piaa i atunci cnd sunt n discuie mari cantiti de bani. Un
=
=M
j
p
jpefE
1
)(
-
8/2/2019 Piete virtuale
18/78
Capitolul I , Piee virtuale
18
domeniu relativ nou, economia experimental, ne ajut s nelegem ngrijorrile omului,
permind economitilor s testeze modele alternative ale mecanismelor de pia ntr-o
manier sistematic. Dac rezultatul posibil al unei schimbri poate fi demonstrat, i se
arat c schimbarea nu este dezastruoas, atunci se poate crea valoare i oportuniti
economice pentru oameni i firme.
n ultimii ani economia experimental a ctigat tot mai mult interes din partea
oamenilor de stiin, iar aceast preocupare nu a rmas fr ecou. Dovada acestui fapt este
c n anul 2002, Vernon Smith, profesor de Economie i Drept la Universitatea George
Mason, promotor al acestui domeniu, a ctigat Premiul Nobel pentru Economie datorit
muncii sale de pionierat n domeniul economiei experimentale. [8] Economia
experimental a domnului Smith folosete ageni economici reali care se confrunt cu
opiuni reale i cu posibilitatea de a ctiga bani reali.Dar ce sunt de fapt experimentele economice? ntr-un eseu despre profesorul su V.
Smith, Don Coursey, rspunde la acest ntrebare n felul urmtor: Primul lucru care
trebuie spus este c experimentele economice nu sunt ceea ce sunt. Experimentele
economice nu sunt simulri sau exerciii de jucare a unor roluri. Ele implic oameni
adevrai care trebuie s fac alegeri serioase. Deciziile lor din laborator sunt la fel de
ptrunztoare i de usturtoare ca i cele din afara laboratorului. Prin efortul lor
participanii ctig sau pierd cantiti substaniale de bani.
Un concept fundamental n economia experimental este ideea de a testa postulatecare adesea sunt considerate ca date, aa cum sunt de exemplu preferinele individuale, i
de a afla modul n care i motivul pentru care oamenii transform aceste preferine n
schimburi pe pia. Economia experimental ofer de asemeni posibilitatea testrii gradului
n care ne comportm n conformitate cu ipotezele teoriei economice neoclasice.
Economitii experimentali au generat cunotine noi, importante despre modul n care noi
facem alegerile atunci cnd ne confruntm cu informaie incomplet.
Iat cum poate decurge un experiment simplu de tranzacie a unui bun ntre dou
persoane: un cumprtori un vnztor. S presupunem c experimentatorul pune valoare pe obiectul tranzacionat. De exemplu, persoanei care joac rolul de vnztor i se
nmneaz un cartona pe care se indic faptul c pentru producerea unei uniti din bunul
respectiv (costul unitar) este nevoie de 10$. Dac el poate vinde aceast unitate
cumprtorului n experiment, atunci el va ctiga diferena dintre preul de vnzare i cei
10$. De asemeni, persoanei care joac rolul cumprtoului i se nmneaz un cartona
-
8/2/2019 Piete virtuale
19/78
Capitolul I , Piee virtuale
19
care-i indic valoarea de revnzare a unitii de bun ca fiind de 22$. Acesta nseamn c
dac el este capabil s obin unitatea cu mai puin de 22$, el o poate vinde napoi
experimentatorului cu 22$ i pstreaz diferena. Este important de observat c dei nu
exist cu adevrat un obiect fizic de schimbat, vnztorul i cumprtorul se vor comporta
ca i cum acesta ar exista: vnztorul va dori s obin un pre mai mare de 10$, iar
cumprtorul va dori s achiziioneze bunul la un pre mai mic de 22$. Deci ce se va
ntmpla? Logica spune c sunt posibile dou rezultate. Fie c vnztorul i cumprtorul
gsesc un pre mutual acceptabil ntre 10$ i 22$ sau nu reuesc s ajung la o nelegere i
schimbul nu se mai produce. Economia spune c ambele pri sunt stimulate s realizeze
schimbul, dar nu spune nimic despre modul n care vor fi mprite beneficiile acestei
afaceri. Nici nu nelegem condiiile care ar putea duce la beneficii egale de ambele pri
atunci cnd preul se stabilizeaz la 16$. De asemenea nu putem spune prea multe desprefrecvena situaiilor n care vnztorul i cumprtorul se despart fr a face tranzacia.
Multe versiuni ale acestui experiment simplu au condus la explorarea acestor elemente.
Problema care se punea era cum pot vnztorii i cumprtorii s fie forai s ajung la
preul de echilibru de 16$ pentru c nici unii, nici alii nu sunt mulumii cu acest rezultat.
Fiecare vrea mai mult. Cu alte cuvinte cum facem ca mna invizibil a lui Adam Smith s
funcioneze?
Explornd aceste ntrebri, V. Smith a ajuns la concluzia c n experimentele sale
este nevoie de un cadru instituional, n sensul c vnztorii i cumprtorii nu pot acionafr nite reguli specifice. n lucrrile sale de nceput a ales s foloseasc regulile unei
licitaii duble cu strigare similare celor folosite la New York Stock Exchange. n felul
acesta mecanismul minii invizibile a devenit vizibil. Experimentele ulterioare au avut ca
rezultate preuri n jurul valorii preului de echilibru. Dei manualele de economie afirm
c pentru atingerea echilibrului este nevoie de informaie perfect, experimentele au artat
c se poate ajunge la echilibru chiari fr ca participanii s aibe cunotine unii despre
alii i chiar fr prea mult experien dac este folosit regula licitaiei duble cu strigare.
Atunci cnd a manipulat numrul vnztorilori cumprtorilor, Smith a descoperit c, nmod uimitor, un numr mic de vnztori i cumprtori pot produce echilibru competitiv,
dei manualele spuneau c este nevoie de o infinitate de ageni pentru aceasta. S-a
deschis astfel posibilitatea ca multe piee aparent slabe (cu puini cumprtori i vnztori)
din lumea real s produc echilibru.
-
8/2/2019 Piete virtuale
20/78
Capitolul I , Piee virtuale
20
Aceste prime experimente de laborator, unelte de analiz economic empiric erau
fcute fr calculator. Pe la sfritul anilor 1970, Smith a gsit un computer la
Universitatea Arizona ceea ce era la acel moment un lucru extraordinar. De atunci toate
experimentele sale de pia au nceput s devin computerizate, lucru care a dat
posibilitatea de a experimenta efectele modificrilor variabilelor de control i
reglemetrilor pieei, modul n care acestea produc comportamente i consecine
neateptate.
n economie, o problem permanent o reprezint datele. Se pune tot mai mult
ntrebarea de ce nu poate fi economia ca i fizica, n special n ceea ce privete calitatea
datelor. Economia este, spre deosebire de fizic, o tiin social care opereaz cu
comportamentul oamenilor care, spre deosebire de particule, fac alegeri pe baza unor
gnduri contiente i de aceea sunt uneori imprevizibile. Oamenii de asemeni se potcomporta in conformitate cu numite strategii. Totui, acestea nu sunt luate ca argument
pentru care rigoarea laboratorului este imposibil n economie. Dinpotriv, testele de
laborator pe oameni, cu stimulente pentru ctig, pot genera date consistente i de bun
calitate adunate pentru scopul precis de a testa ipoteze tiinifice- superioare celor adunate
din alte surse.
Experimentele economice ne furnizeaz nelegerea modului n care cumprtorii i
vnztorii interacioneaz pentru a crea piaa. S lum de exemplu cazul unei licitaii cu
strigare unde conductorul experimentului d participanilor o identitate (cea decumprtor sau de vnztor) i i ntreab ct vor s plteasc pentru a cumpra sau ct vor
s primeasc pentru a vinde. Fiecare participant are numai informaia proprie, i aceasta
relev o caracteristic central a schimbului informaia difuz, personal. Chiari ntr-o
licitaie cu doar patru cumprtori i patru vnztori, interaciunea informaiilor pe care ei
le dobndesc prin licitaie conduce la un rezultat competitiv, unde ei creeaz toat valoarea
posibil din schimb. ntr-un mediu experimental, ca i n realitate, acest proces de pia
apare n contextul unor reguli. Cnd participanii tiu dinainte c au drepturi de proprietate
deplin asupra a orice cumpr sau vnd, schimbul este rapid. Cnd drepturile deproprietate nu sunt bine definite, schimbul este lent. Mai mult, regulile stabilite n laborator
permit modificarea reglementrilor instituionale, precum impozitele, sau modificri n
regulile de licitaie pentru a explora modul n care participanii la pia i modific
aciunile ca rspuns la aceste modificri instituionale.
-
8/2/2019 Piete virtuale
21/78
Capitolul I , Piee virtuale
21
Experimentele de laborator au fost folosite pentru a analiza interaciuni simple
precum mprirea unui dolar la doi oameni (ns nu att de simplu precum pare) sau att
de complexe precum restructurarea reglementrilor privind electricitatea i crearea unor
piee noi ale energiei electrice. n experimentele pe care domnul Smith le-a fcut n
legtur cu electricitatea, unii clieni cu amnuntul puteau alege daci cnd s-i modifice
cererea ca rspuns la modificrile preului. Acest rspuns al cererii interacionnd cu partea
de ofert stimuleaz sau limitez capacitatea furnizorilor de electricitate de a exercita
putere pe pia. Aceste experimente au puternice implicaii politice, att pentru ncurajarea
celor care fac reglementrile s nu mai fac reglementri cu privire la preul cu amnuntul
ct i pentru exploatarea rspunsului cererii consumatorului pentru a furniza funcii de
monitorizare a pieei n loc s se bazeze pe reglementri instituionale pentru a face acest
lucru.Experimentele economice au limitri n presupunerile i ipotezele lor. O provocare
n acest domeniu este proiectarea mediului experimental astfel nct cercettorii s poat fi
siguri c rezultatele reprezint ceea ce credem c reprezint.
1.5PROGRAME I STRATEGII DE PREPreul este principalul instrument cu care opereaz orice pia el determinnd
mrimea cotei de piai a profitabilitii firmei. De-a lungul istoriei preul s-a format prin
negocierea direct dintre cumprtori vnztor. Mai recent, spre sfritul sec. al XIX-lea,
ca urmare a dezvoltrii comerului cu amnuntul s-a impus ideea fixrii unui pre unic
pentru toi cumprtorii.
Stabilirea preului este o sarcin ce revine, n funcie de mrimea firmei, diferitelor
nivele ale managementului. n firmele mici managerul general este cel care ia decizii n
stabilirea preului, n timp ce n firmele mai mari exist servicii specializate pentru acest
lucru. De asemnea preul este stabilit n mod diferit n situaia n care produsul este
comercializat pentru prima oar sau se face numai o adaptare a acestuia n funcie de noile
condiii si ocazii ivite.
Dac firma stabilete preul pentru prima dat la un produs trebuie s decid asupra
locului pe care l va ocupa pe pia respectivul produs din punct de vedere al calitii i al
preului. F. Kotler a identificat nou strategii calitate-pre[9]:
-
8/2/2019 Piete virtuale
22/78
Capitolul I , Piee virtuale
22
Preul
Ridicat Mediu Sczut
Ridicat 1. Strategia de excepie 2. Strategia valorii
ridicate
3. Stategia valorii
superioare
Calitatea
produsului
Medie 4. Strategia preului
exagerat
5. Strategia valorii
medii
6. Strategia valorii
acceptabile
Sczut 7. Strategia jefuirii 8. Strategia falsei
economii
9. Strategia
economisirii
Fig. 1.1 Tipuri de strategii-calitate pre
Strategiile de pe diagonala principal (1,5 i 9) pot fi adoptate de firme care exist
simultan pe pia atta timp ct exist trei categorii de cumprtori: cei care pun pe primul
loc calitatea i sunt mai puin interesai de pre (strategia 1), cei care sunt interesai mai
mult de pre (strategia 9) i cei care pun n balan cele dou caracteristici ale produsului
(strategia 5). Strategiile 2, 3 i 6 vin s contracareze strategiile de pe diagonal, oferind un
produs de aceeai calitate la un pre mai mic. Strategiile 4, 7 i 8 reflect un pre prea mare
pentru un produs de o calitate de cele mai multe ori nesatisfctoare.
n lucrarea sa Managementul marketingului, F. Kotler enumer i explic ase
etape pe care o firm trebuie s le parcurg atunci cnd stabilete politica de pre. Acestea
sunt:
1) stabilirea obiectivului vizat prin practicarea unui anumit pre;2) determinarea mrimii cererii;3) evaluarea costurilor;4) analiza preurilori ofertelor concurenei;5) alegerea metodei de calcul al preului;6) alegerea preului final. Stabilirea obiectivului politicii de pren primul rnd firma trebuie s hotrasc ce trebuie s realizeze prin fabricarea unui
produs. Dac ea i-a ales bine segmentul de piai i-a poziionat bine produsul, atunci
politica de pre nu va da gre. Strategia de pre este influenat n cea mai mare msur de
decizia privind poziionarea pe pia a produsului.
n acelai timp firma trebuie s-i stabileasci nite obiective secundare, adic s-
i stabileasc prioritatea n ceea ce privete maximizarea profitului, a venitului sau a cotei
de piatiut fiind faptul c preul influeneaz n mod diferit cei trei indicatori.
-
8/2/2019 Piete virtuale
23/78
Capitolul I , Piee virtuale
23
Prin stabilirea unui anumit nivel al preului o firm poate s urmreasc realizarea
unuia din urmtoarele obiective:
- supravieuirea - meninerea pe pia de obicei prin reducerea preului pentru a sc pa de stocuri i produse nevandabile. Acesta nu poate
reprezenta un obiectiv pe termen lung.
- maximizarea profitului actual alegerea n funcie de costurile icererea estimat a acelui pre care duce la maximizarea preului sub
anumite restricii, de obicei tehnologice. Acest obiectiv ridic probleme
n ceea ce privete imposibilitatea cunoaterii funciilor de cerere i de
cost, mbuntirea rezultatelor financiare prezente n dauna celor
viitoare, precum i anumite restricii impuse de organismele de
reglementare n privina nivelului preurilor (Oficiul concurenei).- maximizarea venitului actual maximizarea cifrei de afaceri. Acest
lucru necesit determinarea funciei de cerere, muli manageri fiind de
prere c maximizarea CA contribuie pe termen lung la maximizarea
profitului i a cotei de pia.
- maximizarea volumului vnzrilor maximizarea numrului de produsevndute crezndu-se c astfel vor scdea costurile pe unitatea de produs
i vor crete profiturile pe termen lung. Acest lucru se realizeaz prin
practicarea unor preuri ct mai mici cu putin n ipoteza c piaa estesensibil la pre. Practicarea lor are ca scop ptrunderea pe anumite piee
a firmelor respective (market-penetration pricing).
- fructificarea la maxim a avantajului de pia firma stabilete preul naa fel nct s determine cteva segmente de pia s adopte produsul.
De fiecare dat cnd volumul vnzrilor scade firma reduce preul astfel
nct s devin atrgtor pentru un nou segment de pia, firma
profitnd la maximum de pe urma avantajelor aprute pe fiecare
segment de pia.
- promovarea unui produs superior calitativ firma i propune s devinlider pe piaa pe care activeaz n ceea ce privete calitatea produselor
sale.
-
8/2/2019 Piete virtuale
24/78
Capitolul I , Piee virtuale
24
Determinarea mrimii cereriiSe tie c nivelul cererii este determinat de prei c relaia dintre ele este invers.
Exist ns bunuri de prestigiu pentru care creterea preului, perceput ca o mbuntire
a calitii, poate fi nsoit de o cretere a cererii. i n aceste situaii, dac preul crete
peste un anumit nivel cererea ncepe s scad.
Numeroase firme caut s realizeze graficul cererii produselor lor pe pia. Pentru
aceasta cercettorul trebuie s se bazeze pe o serie de premise legate de comportamenul
concurenei. O premis ar fi c preurile concurenei rmn neschimbate indiferent de
preul practicat de firma n discuie, iar cealalt c preul se modific odat cu cel al firmei
analizate.
O metod de determinare a curbei cererii ar fi efectuarea unui studiu de caz prin
care se cere subiecilor s menioneze cte produse ar cumpra la diferite valori alepreului. Exist situaii n care nu se poate determina cu precizie ct din modificarea cererii
este datorat modificrii preului i ct altor factori ca de pild creterea cheltuielilor cu
promovarea produsului.
Evaluarea costurilorLa baza preurilor stau i costurile firmei pe care acesta trebuie s le acopere i s
obin un profit corespunztor efortului depus i riscului asumat.
Japonezii n special utilizeaz pentru stabilirea preului o metod numit orientare
dup costuri. Ei efectueaz un studiu de pia prin care stabilesc preul de vnzare alprodusului n funcie de gradul de atractivitate pentru cumprtori i de preul practicat de
concuren. Din acest pre scad marja de profit doriti obin costul pe care trebuie s-l
realizeze. Apoi urmeaz procedura de aducere a costului final la nivelul celui determinat
prin studiul de pia prin defalcarea acestuia i analizarea fiecrei componente lund n
considerare ci de reprelucrarea a diferitelor componente, de eliminare a anumitor funcii
i de reducere a costurilor de livrare.
Analiza costurilor, a preurilor i a ofertelor concureneiCompararea nivelului costului propriu cu cel al concurenei este o necesitate
deoarece numai aa firma i poate da seama dac acel cost pe care ea l obine constituie
un avantaj sau un dezavantaj competitiv. De asemeni ea trebuie s cunoasc preul i
calitatea ofertei concurenei. Pentru acesta ea poate obine liste de preuri i achiziiona
produse pe care s le analizeze. Cunoscnd aceste elemente ea le poate folosi drept criterii
pentru stabilirea propriilor preuri.
-
8/2/2019 Piete virtuale
25/78
Capitolul I , Piee virtuale
25
Alegerea metodei de calcul a preului- metoda adaosului metod elementar care se bazeaz pe adugarea la
preul produsului a unui adaos standard care le permite obinerea unui
profit. Formula de calcul pentru aceast metod este:
Se pune problema dac utilizarea unor adaosuri standard pentru a stabili un anumit
nivel al preurilor are o raiune logic. Rspunsul este nu deoarece orice metod de calcul
care ignor cererea curent, valoarea perceput de consumatori i concurena nu este
indicat a fi folosit pentru a stabili preul optim. Metoda funcioneaz numai n cazul n
care preul calculat contribuie la obinerea veniturilor ateptate din vnzri.Cu toate acestea metoda este des folosit deoarece comercianii au o mai mare
siguran asupra costurilor dect asupra cererii. n acelai timp, n ramurile n care toate
firmele folosesc aceast metod de calcul preul tinde s fie acelai.
- metoda venitului este o alt metod ce are la baz mrimea costului.Firma i stabilete preul astfel nct s ating un nivel prevzut al
eficienei investiiilor. Formula de calcul este urmtoarea:
- metoda valorii percepute preul este stabilit la un nivel la care satrag o percepere corespunztoare a valorii produsului. O firm creeaz
pentru produsul su o imagine care va fi promovat pe pia, scond n
eviden caracteristicile de calitate i preul. Dup aceasta conducerea
estimeaz volumul vnzrilor, n condiiile de pre stabilite. Pe aceast
baz se deduce capacitatea de producie necesar, nivelul costurilor i
mrimea investiiei.
- metoda valorii permite practicarea unui pre sczut pentru o ofert decalitate nalt. Aceast metod reprezint filosofia mai mult pentru mai
puin, ceea ce impune firmei s practice un pre care s-l stimuleze pe
cumprtor s achiziioneze produsul, la valoarea pe care consider
vanzaridinasteptatprofit
unitartvanzaredepret
=
1
cos
vanzarivoluminvestitcapitalXiinvestitieeficientaunitartvanzaredepret += cos
-
8/2/2019 Piete virtuale
26/78
Capitolul I , Piee virtuale
26
acesta c o are. Pe de alt parte aceast metod arat c preul ar trebui
s reprezinte pentru consumatori obiectul unei afaceri extraordinare.
-
8/2/2019 Piete virtuale
27/78
Capitolul II, Model de pia virtual pentru piaa bunurilori serviciilor27
CAPITOLUL II
MODEL DE PIA ARTIFICIAL PENTRU PIAA
BUNURILORI SERVICIILOR
2.1 AGENII I STRATEGIILEModelarea numeroaselor interaciuni ale agenilor pe o pia, a diverselor
convingeri ale acestora i a comportamentului lor este o sarcin destul de dificil. Mare
parte din teoria economic modern se bazeaz pe presupuneri exacte i teorii bine puse la
punct care permit simplificarea modelelor analitice adesea implicnd un singur agentreprezentativ. Aceste modele reprezint o parte a instrumentelor economice care fac
dificilele interaciuni sociale mai uor de abordat.
2.1.1 Modelarea agenilor artificiali
Cercetarea economic mijlocit de perspectiva bazat pe ageni a fost cel mai
promitor mod prin care au fost revelate modele ce stau la baza dinamicii economice
precum i interaciunile dintre agenii economici. n modelarea economic a agenilor,
reprezentarea joac un rol important. Ea determin metodele de nvare ale agenilor iceea ce nva agenii n acest mediu.
Agenii artificiali au fost lansai n simularea fenomenelor sociale i economice cu
scopul de a gsi politica optimal care s guverneze comportamenul acestora. Odat cu
creterea complexitii comportamentului intern al agenilori a interaciunilor dintre ei,
modelarea comportamentului i gsirea politicilor optimale ntr-o form matematic devin
tot mai dificile. A fost depus foarte mult munc n simularea fenomenelor sociale i
economice folosind ageni artificiali pentru simularea pe calculator [15]. Deoarece piaa
poate conine o mulime de ageni eterogeni care sunt capabili s nvee i s se adapteze la
noile situaii care apar, impactul unei politici generale nu mai poate fi determinist. Datorit
complexitii interaciunii comportamentului intern al agenilor, modelarea ntr-o form
matematic este dificil. Consecina este c tehnicile tradiionale de optimizare nu mai pot
fi folosite pentru gsirea politicii optimale. De aceea n ultima perioad de timp aceste
tehnici au fost nlocuite de tehnicile evolutive furnizate de programarea genetic, ca un
-
8/2/2019 Piete virtuale
28/78
Capitolul II, Model de pia virtual pentru piaa bunurilori serviciilor28
instrument major prin care evolueaz strategiile de pia ale agenilor ntr-un model de
pia bazat pe ageni.
Exist numeroase exemple de modele bazate pe ageni. Biologul Tom Ray a creat
nite programe agent i fiecare avea ca scop s fac o copie a lui nui n memorie. Dup
ce programele au rulat timp de o noapte, dimineaa Ray a observat c agenii si erauimplicai n activiti echivalente digital cu competiia, frauda i sexul. Cnd agenii
realizau copii ale lor, schimbau aleator codul aprut. Astfel, ei sufereau mutaii i
evoluau.unele din aceste mutaii erau distructive i programele mureau n timp ce altele
fceau ca programul s-i ndeplineasc mai bine sarcina, adic s se autocopieze mai rapid
i s ruleze mai rapid. Versiunile mai scurte se reproduceau mai rapid i i nlturau pe
competitorii lor mai leni.
Modelarea bazat pe ageni este distinct de modelarea bazat pe ecuaii. Pentru
descrierea interaciunii ntr-o populaie de indivizi poate fi scris un model bazat pe ecua ii
difereniale, dar, putem, la fel de bine, s urmrim evoluia individual a fiecrui agent i
s rezumm aceast evoluie n anumite caracteristici agregate . Aceste dou metode de
abordare a modelrii sunt esenial diferite i este greu de spus care este mai bun.
Modelarea bazat pe ageni mai este denumiti metoda a-life (artificial life) [14].
Creaturile a-life constau n cteva linii de program care triesc n medii artificiale formate
din pixeli i structuri de date. Pentru a crea creaturi a-life este necesar construirea unui
mediu n care vor aciona creaturile artificiale. Se creeaz apoi cteva sute de indivizi carevor popula acest mediu i se definete un set de reguli pe care acetia le vor urma. Se
ncearc simplificarea problemei astfel nct s se pstreze numai esenialul. Se scrie un
program care simuleaz reguli simple ale interaciunilori comportamentelor elementelor.
Se ruleaz programul de mai multe ori cu diferite numere aleatoare pentru a n elege felul
n care reguli simple dau natere la comportamenul observat. Se localizeaz apoi sursa de
comportament i efectele diferiilor parametri. Se simplific simularea ct mai mult posibil
sau se adaug elemente noi dac este necesar.n Adaptive Behavior and Economic Theory, Lucas [2] d conceptul de agent n
economie. n termeni generali, un individ (agent) este vzut sau modelat ca o colecie de
reguli de decizie (reguli care dicteaz aciunea ce va fi luat n anumite situaii date) i un
set de preferine folosite pentru a evalua rezultatele aprute ntr-o anumit combinaie
situaie-aciune. Apoi el descrie adaptarea agentului. Regulile de decizie sunt ntr-o
-
8/2/2019 Piete virtuale
29/78
Capitolul II, Model de pia virtual pentru piaa bunurilori serviciilor29
continu revizuire. Apar i sunt testate noi reguli, iar cele care dau rezultatele dorite le
nlocuiesc pe cel care nu aduc rezultate corespunztoare.
Modelarea comportamentului unui participant la tranzaciile pieei din perspectiva
individual este esena modelrii bazate pe ageni. n prezent, aceast abordare bottom-up
este gradual acceptat de muli economiti. Motivul este faptul c sistemul economic esten principal un mediu plin de fenomene emergente care nu pot fi nelese analitic. Cu
scopul de a modela aceste sisteme adaptative complexe au fost dezvoltate tehnici de calcul
evoluionar.
Agenii evolueaz n funcie de profitul pe care-l obin i aleg dint-un set de reguli
n ncercarea de a-i maximiza propriile obiective. Piaa accentueaz de asemenea multe
dintre caracteristicile coevoluionare care sunt o parte interesant a modelelor bazate pe
ageni. ntr-o abordare coevoluionar potrivirea strategiilor depinde n mod critic de
populaia curent a strategiilor. Regulile i agenii evolueazi se afl n competiie unii cu
alii n activitile lor se schimb. Agenii cei mai sntoi supravieuiesc mpreun cu
regulile pe care le-au folosit i care i-au adus la rezultatele bune.
Dei, studiile experimentale au furnizat dovezi empirice considerabile cu privire la
comportamentul agenilor, ele au euat n ncercarea de a pune n lumin strategiile de
pia care sunt esenial neobservabile. Chan i colaboratorii au artat n 1999 c aceste
studii sunt puin asemntoare cu mecanismul real pe care agenii l folosesc pentru a
procesa informaiile i a nva din experien. Acest gen de generalizare necesit onelegere mai profund a strategiilor de schimb ale agenilori specificarea procesului de
nvare pe care se bazeaz.
Abordarea modelrii cu programare genetic ncearc s furnizeze o analiz a
strategiilor de pia dintr-o perspectiv evolutiv. Programarea genetic, n rolul su de
inovaie metodologic n economie, poate fi suficient de puternic pentru a permite o mai
bun nelegere a efectului minii invizibile n pieele din lumea real.
Algoritmul genetic este un algoritm bazat pe populaie care const n cicluriiterative de evaluare, selecie, reproducere i mutaie. Fiecare ciclu se numete generaie.
Pentru fiecare generaie va fi aplicat un set de operatori cromozomilor existeni crend o
nou populaie care este mai adaptat dect cea precedent.
Exist dou diferende n literatura de specialitate cu privire la simularea unei piee
artificiale: mecanismul pieei i reprezentarea [16].
-
8/2/2019 Piete virtuale
30/78
Capitolul II, Model de pia virtual pentru piaa bunurilori serviciilor30
2.1.2 Model al unei strategii de negociere ntr-o pia virtual(bibl.ageni
inteligeni.pdf)
Modelul de negociere a fost elaborat de un colectiv de cercettori canadieni format
din Larbi Esmahi, Jean-Charles Bernard de la Ecole Politechnique de Montreal i Petre
Dini de la Centre de Recherche Informatique de Montreal pentru relizarea unei pie evirtuale denumit MIAMAP (Mobile Intelligent Agents for Managing Information
Infrastructure Market Place).
Modelul presupune c structura pieei ader la legile cererii i ofertei, iar agenii se
presupun a fi individual raionali (un agent este individual raional dac accept numai
tranzacii care i aduc o utilitate nenegativ). De aceea, dac nici unul dintre ageni nu
prezint partenerului o ofert acceptabil, negocierea poate degenera ntr-un conflict.
Situaii conflictuale pot aprea chiar i atunci cnd spaiul nelegerilor posibile include
situaii profitabile pentru ambii parteneri.
Un mod de a gndi care agent ar putea s fac o concesie la fiecare pas este s lum
n considerare pierderea fiecruia dac intr ntr-un conflict la acel moment. Esena acestei
strategii poate fi exprimat intuitiv prin: Cu ct ai fcut deja mai multe concesii, cu att
este mai puin probabil s mai faci o concesie n perioada urmtoare. De aceea este
folosit o funcie de utilitate propus de Zeuthen pentru a determina cine va face o
concesie la urmtorul pas. Strategia Zeuthen a fost adaptat pentru a face fa lipsei de
informaie pe care fiecare agent o are n legtur cu utilitatea partenerului. n aceast
adaptare fiecare agent folosete preul curent al bunului ca fiind oferta minim pe care o
accept partenerul sau. De fapt, dac dup pasul t agentul decide s nu fac o concesie, el
i asum ricul ca nici partenerul su s nu fac o concesie, i, astfel, s intre ntr-un
conflict.
Se consider un agent cumprtor Aii partenerul su vnztor Aj care negociaz
bunul I, i urmtoarele variabile:
i: costul maxim acceptabil pentru Aij: preul minim acceptabil pentru Aj
m: preul curent al pieei aproximat prin media tuturor preurilor din contractele ce
au fost ncheiate pn la momentul curent. Dacm(t) este preul pieei bunului I pn la
momentul t, i la momentul t +1 exist tranzacii cu bunul I la preul P atunci
m(t+1)=(m(t)+P/2.
Pentru fiecare pas t, fie i(t), j(t) ofertele fcute de Ai, respectiv Aj.
-
8/2/2019 Piete virtuale
31/78
Capitolul II, Model de pia virtual pentru piaa bunurilori serviciilor31
Din punct de vedere al cumprtorului, utilitatea i riscul sunt definite de:- Utilitatea pe care agentul Ai crede c o va avea oferind i(t) este:
Uii(i(t))=max(i-i(t),0)
- Utilitatea pe care agentul Ai crede c o va avea acceptnd oferta j(t) a lui Ajeste: Ui
i
(j(t))=max(i-j(t),0)- Utilitatea pe care agentul Ai crede c agentul Aj o va avea oferind j(t) este
aproximat de: Uij(j(t))=max(j(t)-m,0)
- Utilitatea pe care agentul Ai crede c agentul Aj o va avea acceptnd oferta i(t)a lui Ai este aproximat de: Ui
j(i(t))=max(i(t)-m,0)
Prin urmare, se poate defini gradul de acceptare a riscului unui conflict astfel:
- credina agentului Ai cu privire la nclinaia fa de riscul unui conflict este:
1, dac Uii(i(t))=0
Riscii(t)=
(UiI(i(t)) - Ui
I(j(t))) / Ui
i(i(t))
- credina agentului Ai cu privire la nclinaia fa de riscul unui conflict a lui Ajeste:
1, dac Uij(j(t))=0
Riscij(t)=
(Uij(j(t)) - Ui
j(i(t))) / Ui
j(j(t))
Din punctul de vedere al vnztorului utilitatea i riscul sunt definite de:- Utilitatea pe care agentul Aj crede c o va avea oferind j(t) este:
Ujj(j(t))=max(j(t)-j,0)
- Utilitatea pe care agentul Aj crede c o va avea acceptnd oferta i(t) a lui Aieste: Uj
j
(i(t))=max(i(t)-j,0)- Utilitatea pe care agentul Aj crede c agentul Ai o va avea oferind i(t) este
aproximat de: Uij(j(t))=max(j(t)-m,0)
- Utilitatea pe care agentul Aj crede c agentul Ai o va avea acceptnd oferta j(t)a lui Aj este aproximat de: Uj
i(j(t))=max(m j(t),0)
Prin urmare, se poate defini gradul de acceptare a riscului unui conflict astfel:
- credina agentului Aj cu privire la nclinaia fa de riscul unui conflict este:
-
8/2/2019 Piete virtuale
32/78
Capitolul II, Model de pia virtual pentru piaa bunurilori serviciilor32
1, dac Ujj(j(t))=0
Riscjj(t)=
(Ujj(j(t)) Uj
j(i(t))) / Uj
j(j(t))
- credina agentului Aj cu privire la nclinaia fa de riscul unui conflict a lui Aieste:
1, dac Uji(i(t))=0
Riscjj(t)=
(Uji(i(t)) Uj
I(j(t))) / Uj
i(i(t))
Dac t nu este ultimul pas n negociere, atunci riscul este totdeauna ntre 0 i 1
pentru ambii ageni.
Riscii(t) este un indicator a ct de mult este dispus Ai s rite un conflict fixndu-i
ultima sa ofert. Cu ct Riscii(t) crete, agentul Ai are mai puin de pierdut dintr-un
conflict, i va dori mai mult s nu fac o concesie i s rite s ajung la un conflict.
Intuitiv, agentul cu un risc mai mic va face urmtoarea concesie.
Strategia n detaliu este urmtoarea: agentul cumprtor ncepe negocierea oferind
vnztorului contractul care este cel mai bun pentru el dintre toate contractele posibile.
Apoi, la fiecare pas t, fiecare agent i calculeaz riscul (Riscii(t)) i estimeaz risculpartenerului (Risci
j(t)). Dac riscul este mai mic sau egal cu cel al partenerului su, atunci
el trebuie s fac o ofert care implic o concesie suficient de mic din punctul su de
vedere (o concesie suficient este una care modific echilibrul ntre riscul agentului i acel
al partenerului su. De exemplu, dup ce Ai a fcut o concesie suficient, riscul Riscii(t) va
fi mai mare dect Riscij(t)). Altfel, el poate oferi acelai contract pe care l-a oferit anterior.
Desigur, la fiecare moment de timp agenii fac oferte numai din mulimea
acceptabil de oferte.Un conflict pe pia poate aprea din cteva motive: conflicte n ceea ce privete
preul, conflicte n legtur cu caracteristicile produsului/ serviciului etc. i el este mediat
de manager. Un conflict n legtur cu preul poate fi semnalat fie de consumator, fie este
detectat de manager atunci cnd agenii negociatori ajung ntr-o bucl de negociere
infinit.
-
8/2/2019 Piete virtuale
33/78
Capitolul II, Model de pia virtual pentru piaa bunurilori serviciilor33
Atunci cnd managerul are de negociat un conflict de pre, pot aprea trei cazuri.
Primul, managerul are un alt vnztor pe care s i-l recomande cumprtorului. Al doilea,
nu exist un alt vnztor pe care managerul s-l recomande, dar managerul a detectat o
dependen asupra unor elemente ntre cumprtori vnztor. Managerul poate astfel s
construiasc o soluie grupnd elementele care cauzeaz dependena. n final, dac nu suntsatisfcute condiiile cazurilor unu i doi, atunci managerul folosete raionamentul bazat
pe caz pentru a genera o soluie. Pentru aceasta, managerul folosete atributele specificate
n mesajul cumprtorului, indicii pieei referitori la bunul sau serviciul solicitat de
cumprtor. Mai nti, managerul gsete bunuri similare din baza de bunuri folosind
metrice similare, le sorteaz conform caracteristicilor cele mai apropiate de soliciatrea
cumprtorului i selecteaz cea mai bun opiune. Soluia iniial este construit prin
ajustare la scala cerinelori este evaluat pentru a evita o potenial respingere.
Conform acestei arhitecturi de pia au fost dezvoltate trei tipuri de ageni:
- Ageni de baz care nu folosesc nici o strategie de negociere, astfel nct eiaccept numai ofertele care sunt mai mari dect preul sugerat de ei i resping
pe oricare alta.
- Ageni intermediari care folosesc strategia de negociere pe baza evaluriiriscului pentru generaia lor de oferte i contra-oferte, dar nu este luat n
considerare nici o relaie de dependen.
- Ageni avansai care folosesc strategii de negociere pentru generaia lor deoferte i iau n considerare relaiile de dependen pentru a genera diferite tipuri
de contrancte care-i pot ajuta s rezolve diferite tipuri de conflicte.
2.2 MODELUL PIEEIn mod teroretic, pe o pia pe care se ntlnesc cererea cu oferta este determinat un
pre de echilibru la care se realizeaz tranzaciile ce au ca rezultat clearing-ul pieei. nliteratur exist dou modaliti prin care se poate rezolva problema determinrii preului
de echilibru pentru pieele artificiale. O modalitate este mecanismul de clearing al pieei
prin tatonarea walrasian a preului, iar cea de-a doua este licitaia dubl (double
auction).
Ideea mecanismului de clearing prin tatonamentul walrasian se bazeaz pe
presupunerea c exist un licitator central care anun preul i apoi l modific progresiv
-
8/2/2019 Piete virtuale
34/78
Capitolul II, Model de pia virtual pentru piaa bunurilori serviciilor34
pn se ajunge la echilibru. La nceput anun orice pre strict pozitiv, apoi l crete sau l
descrete n funcie de cererea excedentari de procesul de ajustare:
Pt+1 = Pt+ Z(Pt ) sau Pt+1 = Pt[1+Z(Pt)] (1)
unde este viteza de ajustare i Z(Pt) este cererea excedentar. n mod empiric s-a
demonstrat c secvena { Pt }converge ctre preul de echilibru. Exist ns niteargumente discutabile n legtur cu acest lucru. Mai nti c n sistemul economic,
informaia este ncorporat n dinamica pieei i dinamica pieei va influena
comportamentul i convingerile agenilor. Chiari aa afirmaia n legtur cu convergena
este corect. Dinamica preului depinde n mod esenial de viteza de ajustare a crei
valoare nu poate fi determinat obiectiv. n al doilea rnd, rolul licitatorului este un
compromis al conceptului tradiional de echilibru ce a fost adoptat de mult timp de ctre
economiti. Aceast noiune de chilibru este foarte diferit de cea dintr-un mediu dinamic
i variat unde convergena nu este garantat. n al treilea rnd, pentru a implementa acest
mecanism de pia pe o pia artificial, pe baza procesului de determinare a preului
descris mai sus, preul de echilibru din perioada t trebuie determinat n avans. Cu alte
cuvinte, cererea excedentar n perioada t determin preul de echilibru din perioada
urmtoare. Acest lucru este foarte diferit de felul n care se desfoar lucrurile n lumea
real unde preul din perioada teste determinat de cererea i oferta curente ale pieei. Mai
exact, nu exist nici un licitator care s ncerce s-i dea seama care ar putea fi preul de
echilibru care s curee piaa. De aceea este folosit un alt mecanism de pia: licitaia
dubl.
Pieele cu licitaia dubl (DA) au fost principalul sistem de tranzacii pentru cele
mai multe piee financiare din lume. Bursa de mrfuri de la Chicagoi Bursa de la New
Yorksunt exemple tipice de astfel de piee. Fiecare comerciant trebuie s-i dea sema de
valorile intrinseci ale semnalelor ofertelor, cererilori preurilor de tranzacie abservate n
trecut. ntr-un context general, agenii din aceste instituii se confrunt cu o secven de
probleme decizionale cum ar fi:- ct s cear sau s ofere pentru bunurile pe care le tranzacioneaz- cnd s lanseze ofertele i cererile- n ce condiii s accepte o anumit ofert sau cerere din partea altui agentPieele DA au fost simulate prin experimente de laborator cu subieci umani de
ctre V. Smith nc din 1962 [16]. Numeroase studii experimentale i-au artat eficiena.
-
8/2/2019 Piete virtuale
35/78
Capitolul II, Model de pia virtual pentru piaa bunurilori serviciilor35
Sunt investigate agregarea i propagarea informaiei precum i convergena ctre echilibrul
cu ateptri raionale.
Modelele cu ateptri raionale sunt interesante deoarece echilibrul necesit o
putere de calcul foarte mic din partea agenilor pentru a-l menine n timp ce pentru a
ajunge la echilibru sunt necesare reguli foarte complexe. Este posibil ca aceast cale deconvergen ctre echilibru s fie una dificil cu multe instabiliti de-a lungul ei. Cu ct
regulile devin mai complexe cu att se poate ajunge la un fel de instabilitate sau fragilitate
a echilibrului, fcndu-le de neutilizat ntr-un mediu cu ali ageni foarte compleci.
Raionalitatea este limitat deoarece calea ctre echilibru este una dificil i nu datorit
puterii de calcul limitat a agenilor.
Anumite neajunsuri ale acestor experimente de laborator fac dificil dezvoltarea
acestui domeniu de cercetare. De pild, sunt necesare costuri mari i timp, iar
experimentele trebuie conduse prin controale riguroase pentru a exista sigurana faptului c
juctorii respect regulile. Mai mult dect att, anumite fenomene importante sunt
neobservabile (de exemplu, preferina la risc a agenilor, comportamenul de nvare i
strategiile de tranzactionare). De aceea, fr a nelege strategiile agenilor este imposibil
nelegerea modului n care funcioneaz dinamica pieei.
Pentru compararea, copierea i extinderea studiilor experimentale au fost propuse
platformele computerizate de licitaie dubl. n aceste medii, este permis manipularea
strategiilori mecanismelor pentru a fi examinat impactul lor asupra dinamicii pieei iproceselor de formare a preului.
Teoria economic modern a ncercat s explice comportamentul observat al
agenilor n pieele DA ca rezultat al echilibrului raional al unui joc n informaie
incomplet. Ipoteza nul este: comportamentul observat este o realizare a unui echilibru
Bayesian-Nash (BNE) al acestui joc. Datorit complexitii inerente a jocurilor n timp
contiuu n informaie incomplet, este extrem de dificil de calculat sau chiar de caracterizat
acest echilibru. Aadar, foarte puine se cunosc din punct de vedere teoretic despre naturaechilibrului strategiilor de negociere.
Lucrarea lui Dawid, H. din 1999, On the Convergence of Genetic Learning in a
Double Auction Market, publicat n Journal of Economic Dynamics and Control, nr.23
poate fi considerat ca fiind primul model de pia DA computerizat bazat pe agent. [2]
Arhitectura pieei este cea din figura 1. Dawid a considerat dou populaii de
ageni: 100 de cumprtori i 100 de vnztori. Fiecare vnztor are posibilitatea de a
-
8/2/2019 Piete virtuale
36/78
Capitolul II, Model de pia virtual pentru piaa bunurilori serviciilor36
produce o unitate de bun n fiecare perioad. Costul de producie este dat de c are ia valori
n intervalul [0;1] (c=0; 0.1 n experimentul su). Vnztorul produce bunul numai dac
poate s-l vnd n aceeai perioad. Cumprtorul ctig utilitatea 1 u c din
consumul bunului (u = 1; 0.7 n experimentul lui Dawid). ui c sunt informaii private.
Fig. 2.1 Dawid (1999): Arhitectura pieei cu DA
n fiecare perioad, fiecare productor este mperecheat aleator cu un cumprtor
i ambii trimit oferta n plic. Cumprtorul trimite preul pe care este dispus s-l plteasc
(pb), i vnztorul d preul minim pentru care este dispus s livreze bunul (ps).
Cumprtorii i vnztorii tiu c c i u iau valori n [0;1] i conform cu acest lucru
restricioneaz ofertele la acest interval. Dac pbpc , va fi tranzacionat o unitate de bun
la preul de tranzacie
Altfel nu are loc nici o tranzacie. Dawid a aplicat apoi aa-numitul algoritm genetic cu o
singur populaie. Dar, restricionat de algoritmul genetic, se poate observa c modelul lui
Dawid este numai o evoluie a ofertelor i cererilor mai degrab dect a strategiilor de
negociere prin care sunt generate ofertele i cererile
Cumprtor 1
Cumprtor 2
Cumprrtor 100
Mecanismul
de cuplare
aleatorie
Vnztor 1
Vnztor 2
Vnztor 100Cump. i Vnz.j
2
)( sbt
ppp
+=
-
8/2/2019 Piete virtuale
37/78
Capitolul II, Model de pia virtual pentru piaa bunurilori serviciilor37
Esena cadrului licitaiei duble computerizate implic folosirea instrumentelor
computerizate pentru a modela strategiile agenilor. Forme diferite de reprezentare pot
constitui spaii ale strategiilor diferite ce pot influena modul n care agenii nva i ce
anume nva. n sistemele economice structura i complexitatea strategiilor apar dinpropria lor supravieuire (sau fitness, profitabilitate) care de asemeni depinde de strategiile
altor ageni. De aceea, structura i complexitatea preasignate nu sunt capabile s descrie
suficient de bine rezultatele din realitate. Tehnicile larg folosite n simulrile economice,
de exemplu, reelele neuronale artificiale (ANN) i algoritmii genetici (GA) sunt asemenea
exemple. n cazul reelelor neuronale, arhitectura reelei (numrul straturilor ascunse i
numrul de noduri) i metoda de antrenare (back porpagation, feedforward sau recurent)
trebuie s fie stabilite dinainte. Implementarea convenional a algoritmilor genetici cu
cromozomi de lungime fix de asemeni restricioneaz spaiul strategiilor. Mai mult,
reprezentarea reelelor neuronale artificiale i a algoritmilor genetici nu este deloc la fel cu
cea a strategiilor. Pe baza acestor argumente programarea genetic pare a fi cea mai bun
pentru modelarea comportamentului agenilor economici. n afar de asemnarea dintre
structura arborescent a programrii genetice i regulile de decizie (strategiile), programele
de calculator precum i strategiile sunt programate automat cu ajutorul seleciei naturale i
a evoluiei. Programarea genetic dezvolt programe de calculator ierarhice de mrimi i
forme diferite care variaz dinamic. De aceea furnizeaz un cadru mult mai flexibil pentru
a reprezenta strategii sofisticate care ar putea s apar din interaciune.
Un colectiv de cercettori de la Departamentul de Economie al Universitii
Naionale Chengchi din Taipei a dezvoltat un sistem software denumit AIE-DA, care este
proiectat pentru implementarea unui model de pia double auction bazat pe ageni. Acest
sistem software este scris n limbajul C++ i folosete programarea orientat pe obiecte.
100
S
u
c
D
Fig. 2.2 Curbele de cerere i ofert pentru o pia DA
-
8/2/2019 Piete virtuale
38/78
Capitolul II, Model de pia virtual pentru piaa bunurilori serviciilor38
Programarea orientat pe obiecte a contribuit foarte mult la dezvoltarea domeniului de
cercetare cunoscut sub numele de economia computerizat bazat pe ageni.
Bazat pe ideea programrii orientate pe obiecte, software-ul AIE-DA este compus
dintr-o serie de obiecte care interefereaz n mod paralel sau ierarhic. Principalele obiecte
pot fi clasificate n trei categorii: arhitectura pieei, agenii i mecanismul de adaptare.Programarea orientat pe obiecte permite modificarea oricruia dintre aceste obiecte fr
s afecteze prea mult alte obiecte. De exemplu, dac ne intereseaz s observm numai
agenii, vom lsa deoparte arhitectura pieei i mecanismul de adaptare.
-
8/2/2019 Piete virtuale
39/78
Capitolul III, Aplicaie
39
CAPITOLUL III
APLICAIE: CONSTRUIREA PIEEI VIRTUALE A BERII
3.1DESCRIEREA MODELULUI
Piaa berii este o pia cu concuren de oligopol, ceea ce nseamn c exist puini
productori (de ordinul zecilor) i muli cumprtori. Produsul este relativ omogen.
Fiecare agent productor i stabilete strategia de ofert i pre n funcie de
informaiile pe care le deine n legtur cu piaa referitor la cererea i la oferta celorlali
productori i n funcie de propriul cost de producie astfel nct s-i maximizeze
utilitatea (profitul) i cota de pia (eventual s-i menin sau s-i mbunteasc
poziia).
Strategiile productorilor evolueaz printr-un proces adaptativ de nvare a celei
mai bune strategii. Strategia unui productor va fi reprezentat de perechea (Si,pi), unde Si
este cantitatea oferit de productorul i, iar pi este preul la poarta fabricii productorului i,
iar strategia unui consumator va fi perechea (Dj,pj), unde Dj este cantitatea cerut de
consumatorul j.
La nceputul fiecrei perioade (s
pt
mna din via
a real
) att produc
torii ct
i
supermarket-urile i stabilesc preul de vnzare, respectiv de achiziie precum i cantitile
oferite, respectiv cerute la preurile respective conform propriilor metode de predicie i
conform sistemului propriu de convingeri. Pe baza acestor sisteme de convingeri vor fi
calculate preurile unitare i cantitile la nceputul fiecrei perioade de tranzacionare.
Consumatorii sunt reprezentai de supermarket-urile care se aprovizioneaz cu bere
de la fabricile din zon.
La nivelul pieei nu se vd calculele fcute de agenii productori i consumatori
(rezolvarea problemelor lor de optimizare), ci numai rezultatele acestor calcule, respectivperechile (Si , pi
s) i (Dj , pjb). n plus, fiecare agent are propriile metode de predic ie cu
privire la preul de echilibru i la cererea direcionat ctre produsul su i se presupune c
aceste metode se modific n timp pentru a se ajunge la metode mai bune de previziune. Cu
perechile (Si , pis) i (Dj , pj
b) denumite contracte, agenii consumatori i productori ies pe
-
8/2/2019 Piete virtuale
40/78
Capitolul III, Aplicaie
40
pia i ncep procesul de negociere. n acest model va fi folosit modelul dublei licita ii
(double auction) deoarece att consumatorii ct i productorii fac oferte de pre.
Se vor avea n vedere strategiile de pia longevive, adic acele strategii care se
menin ct mai mult din punct de vedere al rezultatelor pe care le dau. Condiia ca o
strategie s fie viabil este, n primul rnd, ca ea s aduc profit pozitiv la preul de
echilibru format pe pia prin confruntarea cererii cu oferta.
Mecanismul pieei
Mecanismul pieei este cel cu licitaie dubl (double auction).
Agenii, mprii n vnztori i cumprtori sunt:
- productorii de bere (vnztorii) n numr de 40, i- supermarketurile (cumprtorii) n numr de 10.La nceputul fiecrei sptmni supermarket-urile vor ncerca s fac aprovizionri
din toate tipurile de bere. Aceasta nseamn c fiecare supermarket (B) i fiecare
productor (S) va trimite oferta lui de preuri i de cantiti (obligatoriu o cantitate va fi
nsoit de un pre asociat care mpreun formeaz o strategie de ofert, respectiv cerere).
Contractele oferite de Si respectiv B vor fi notate ca mai sus: (Si , pis) i respectiv
(Dj,pjb), unde pi
s are semnificaia de pre minim la care productorul i este dispus s livreze
marfa, iar pjb este preul pe care supemarketul j este dispus s-l plteasc pentru
achiziionare.
.
Fig. 3.1 Arhitectura pieei
Dac pjb pi
s, atunci se face tranzacia ntre cumprtorul j i productorul i la
preul de tranzacie pijt=( pi
s + pjb)/2 i la cantitatea Qij
t=(Si+Dj)/2. Se va ncheia contractul
S2
S40
LICITAIE
B1
B2
B10
S1S1
S2
S40
p1s
p2s
p40s
p1d
p2d
p10d
D1
D2
D10
.
.
.
.
.
.
.
.
-
8/2/2019 Piete virtuale
41/78
Capitolul III, Aplicaie
41
(pijt , Qij
t). Qijt va fi comanda de producie a supermarket-ului j ctre productorul i. Astfel,
cantitatea cerut va fi totdeauna egal cu cea oferit.
Dac pjb < pi
s, atunci nu se realizeaz nici o tranzacie ntre agenii i i j. ntre
parteneri nu vor aprea conflicte.
Dup fiecare sptmn (generaie de contracte) se aplic algoritmul genetic cu o
singur populaie simultan pentru cumprtori i vnztori. O generaie are o perioad de
via de o sptmn, care reprezint perioada de reaprovizionare a supermarket-urilor.
Se vor calcula funciile de utilitate dup fiecare generaie:
- pentru productor: i=(pijt-ci)*Qijt, unde suma se face dup j de la 1 la m, mfiind numrul de supermarketuri cu care productorul i ncheie contract de
aprovizionare. ci reprezint costul unitar al productorului i. Dac productorul
i nu ncheie nici un contract utilitatea sa va fi 0.- pentru supermarket: uj= (pib-pijt)*Qijt, unde suma se face dup i de la 1 la n, n
fiind numrul de productori cu care supermarketul j ncheie contract de
aprovizionare n sptmna respectiv. Dac supemarketul j nu va gsi nici un
productor cu care s ncheie un contract utilitatea sa va fi 0.
Algoritmul genetic este folosit pentru a de